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克里斯蒂安·沃思;里亚德·阿克鲁;格哈德·诺伊曼;约翰内斯·范克兰兹 基于偏好的强化学习方法调查。 (英语) Zbl 1435.68287号 J.马赫。学习。物件。 18(2017-2018),论文编号136,46 p.(2017).MSC公司:68T05型 68-02 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Wirth}等人,J.Mach。学习。第18号决议,第136号论文,46页(2017年;Zbl 1435.68287) 全文: 链接
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约翰内斯·范克兰兹;埃克·Hüllermier;程伟伟;桑亨公园 基于偏好的强化学习:形式化框架和策略迭代算法。 (英语) Zbl 1260.68328号 机器。学习。 89,编号1-2,123-156(2012).MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Fürnkranz}等人,马赫。学习。89,编号1--2,123-156(2012;Zbl 1260.68328) 全文: 内政部
桑亨公园;约翰内斯·范克兰兹 二进制分解技术的高效预测算法。 (英语) Zbl 1235.68180号 数据最小知识。发现。 24,第1期,40-77(2012).MSC公司:68T05型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.-H.Park}和\textit{J.Fürnkranz},Data Min.Knowl。发现。24,第1号,40--77(2012;Zbl 1235.68180) 全文: 内政部
弗雷德里克·詹森;约翰内斯·范克兰兹 关于寻求最佳规则学习启发式。 (英语) Zbl 1470.68120号 机器。学习。 78,第343-379号(2010年).MSC公司:68T05型 68T20型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Janssen}和\textit{J.Fürnkranz},马赫。学习。78,第3号,343--379(2010;Zbl 1470.68120) 全文: 内政部
埃克·Hüllermier;约翰内斯·范克兰兹;程伟伟;克劳斯·布林克 通过学习成对偏好进行排名。 (英语) Zbl 1184.68403号 Artif公司。智力。 172,第16-17号,1897-1916(2008).MSC公司:68T05型 68吨10 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Hüllermeier}等人,人工制品。智力。172,编号16--17,1897--1916(2008;Zbl 1184.68403) 全文: 内政部
约翰内斯·范克兰兹;埃克·Hüllermier;埃内尔多·洛扎·门西娅;克劳斯·布林克 通过校准标签排名进行多标签分类。 (英语) Zbl 1470.68108号 机器。学习。 73,第2期,133-153(2008).MSC公司:68T05型 62H30型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Fürnkranz}等人,马赫。学习。73,编号2,133--153(2008;Zbl 1470.68108) 全文: 内政部